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智能工廠和離散自動化連接的基礎

智能工廠是將允許數字化的制造或生產的所有方面數字化的設施。這種操作通過連接的設備和系統持續記錄數據，然后傳播這些數據，使機器能夠運行自我優化程序。...

如何在因果推斷中更好地利用數據

本報告從兩個方面來介紹我們如何利用更多的數據來做好因果推斷，一個是利用歷史對照數據來顯式緩解混淆偏差，另一個是多源數據融合下的因果推斷。...

“大建設”時期，AI算力何去何從？

隨著新一代人工智能技術的快速發展和突破，以深度學習計算模式為主的AI算力需求呈指數級增長。數據顯示，在1960到2010年間，AI的計算復雜度每兩年翻一番；在2010到2020年間，AI的計算復雜度每年猛增10倍。...

人工智能在B2B交易中的作用

人工智能有巨大的潛力來改變B2B支付格局，并將其引入數字時代，從即時評估公司的信譽到確保防止欺詐。因此，通過消除限制企業發展的大量人工支付流程，中小企業可以為更關鍵的任務騰出時間和資源。...

多云數據庫深度挖掘

由于企業需要存儲和訪問的數據量不斷增長，多云數據庫越來越受歡迎。在這些數據庫的幫助下，企業可以結合公共云和私有云替代方案的優勢。但是，如何選擇最適合貴公司的多云數據庫呢?在這篇博文中，我們將討論眾多可行的解決方案及其優缺點。...

2023年人工智能和數據科學十大趨

人工智能和數據科學已經從被認為是復雜的使用方式走了很長一段路。大多數組織已經精簡了人工智能和數據科學，從而提高了他們的生產力和效率。...

視覺大模型訓練和推理加速

來自NVIDIA GPU計算專家團隊的陶礪分享他和我的同事陳庾，在 Swin Transformer 這個視覺大模的型訓練和推理優化上的一些工作。其中一些的方法與策略，在其他的模型訓練、推理的優化上都可以使用，來提高模型的吞吐、提升 GPU 的使用效率、加快模型的迭代。...

盤點智能汽車的發展趨勢及主流技

隨著汽車的電動化、智能化、網聯化和共享化的不斷推進落地，越來越多的新技術、新產品應運而生，我們之所以能在智能車領域看到如今百花齊放的景象底層原因是技術的不斷進步，簡單來說就是科技的賦能。...

2023年物聯網安全需要優先考慮的

物聯網安全風險正迅速變得更加普遍，這就是為什么我們必須在新的一年里優先考慮安全問題。
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分布式SQL:數據庫分片的替代方案

分布式SQL數據庫是從頭開始設計的，幾乎可以線性擴展。在本文中，學習分布式SQL的基礎知識以及如何入門。
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